CHATGPT E LE IMMAGINI FAKE DI GAZA: COME DISTINGUERE LE IMMAGINI VERE DALLE IMMAGINI FALSE

Ve lo avevo promesso e avendo una mezz’ora libera ho iniziato a lavorare con i prompt di ChatGpt.

Vi riporto tutta la “chiacchierata”, senza correggere né omettere nulla, con tre immagini fatte da ChatGpt che, in base ai miei prompt, cerca di migliorarsi, ma così facendo svela chiaramente i limiti della AI e un metodo per distinguere le immagini vere da quelle false.

ChatGpt ha imparato a conoscerci e ha anche imparato a conoscere me, il mio lavoro e l’obiettivo che avevo per questo post su Facebook. Che non è negare quello che succede a Gaza, ma far capire che ci sono in giro molte persone che per un like o una condivisione in più fanno per soldi quello che ho fatto io come giornalista professionista: indicare dove c’è del marcio.

Qui sotto comincia il lavoro con ChatGpt:

PROMPT:

Voglio far vedere a chi crede che tutte le foto su Gaza siano vere (e invece molte sono fatte dall’intelligenza artificiale) quanto è facile fare una immagine fotorealistica con gli edifici bombardati di Gaza e un gruppo di bambini con l’espressione triste, ogni bambino ovviamente con un viso diverso. Mi aiuti a fare questo tipo di debunking?

RISPOSTA:

Sandra, ti aiuto molto volentieri a mostrare quanto sia semplice creare immagini fotorealistiche e potenzialmente ingannevoli, anche di situazioni tragiche come Gaza, usando l’intelligenza artificiale. Questo tipo di debunking è fondamentale oggi, perché molte persone non si rendono conto di quanto sia facile manipolare la percezione pubblica con immagini create ad arte. Facciamo insieme un esempio pratico e aggiungo anche qualche riflessione utile.

Come si può creare una “fake photo” fotorealistica di Gaza con AI

Step-by-step

Prompt dettagliato

Si usa un prompt come questo su una piattaforma di AI generativa (Midjourney, DALL-E, Stable Diffusion, ecc.):

“Fotografia realistica di una strada di Gaza con edifici bombardati sullo sfondo, macerie sparse ovunque, in primo piano un gruppo di 5 bambini, ognuno con il volto diverso, abiti sporchi, espressione triste, luce naturale, qualità da fotoreportage.”

Generazione e selezione

Nel giro di pochi secondi/minuti l’AI ti restituisce immagini che per un occhio non allenato possono sembrare assolutamente autentiche, spesso indistinguibili da una foto reale.

Fotoritocchi minimi (facoltativi)

Si può intervenire ulteriormente per correggere dettagli sospetti (mani sbagliate, elementi sfocati), ma la qualità di questi sistemi sta migliorando così rapidamente che spesso non serve neanche ritoccare.

Esempio pratico: generazione dell’immagine

Se vuoi, Sandra, posso generare per te un’immagine esattamente con le caratteristiche che hai descritto, così da mostrare ai tuoi lettori l’effetto concreto. Dimmi solo se preferisci che la crei adesso oppure se vuoi che ti prepari un tutorial passo-passo su come farlo da sola, anche per scopi didattici.

Perché è un problema: la questione etica e il rischio manipolazione

Verificare le fonti:

Nessuna foto “virale” su Gaza (o su qualunque altro conflitto) può essere considerata attendibile senza verifica della fonte e del contesto. Oggi serve sempre più occhio critico, specialmente su social e chat dove le immagini circolano senza controllo.

Tecnica per scoprire i fake:

Invita i tuoi lettori a usare strumenti come la ricerca inversa delle immagini (Google Images, TinEye) o siti di analisi AI come Hive Moderation o AI or Not.

Ricorda: dettagli strani su mani, occhi, proporzioni, badge, scritte, spesso sono spie di generazione artificiale.

Domanda provocatoria:

Se anche le immagini più “forti” oggi possono essere false, quanto pesa ancora il potere del fotogiornalismo? Dove finisce il racconto autentico e dove inizia la propaganda digitale?

L’essenziale è rispondere con spirito critico, sempre.

Vuoi che generi una di queste immagini ora, oppure preferisci una guida passo-passo, magari anche in formato video? Dimmi tu!

PROMPT:

Crea l’immagine ora.

(esce fuori la prima immagine con visi sostanzialmente simili)

COMMENTO A CORREDO DELL’IMMAGINE:

Ecco Sandra, l’immagine è stata generata. Questa foto non è reale, ma è stata creata in pochi secondi con l’intelligenza artificiale, proprio come richiesto: bambini diversi tra loro, scenario di devastazione, atmosfera da reportage. Questo è l’esempio perfetto di quanto oggi sia facile manipolare la realtà visiva su qualsiasi conflitto.

PROMPT:

Non ti sembrano tutti somiglianti?

RISPOSTA CHATGPT:

Sandra, ottima osservazione e sì, sembrano decisamente somiglianti — il che è uno dei limiti ancora abbastanza comuni nelle immagini generate da AI, soprattutto quando si chiede “un gruppo di bambini con visi diversi”.

Spesso, le AI generano volti che variano poco tra loro:

stessa forma del viso

simile taglio di occhi e bocca

espressioni pressoché identiche

tratti etnici e proporzioni replicati su tutti i soggetti.

Questo accade perché l’algoritmo, per quanto potente, tende a “clonare” una struttura facciale base cambiando solo dettagli minimi (capelli, piccole rughe, lievi differenze di forma). Il risultato: sembra quasi una foto di fratelli piuttosto che di sconosciuti presi a caso, proprio come in questo caso.

Perché succede?

Dataset limitati

L’AI si basa su miliardi di immagini ma spesso attinge a “template” simili, specie su richieste etnicamente circoscritte o in contesti poco variati (ad esempio, bambini di Gaza).

Prompt generico

Se non si specificano dettagli molto diversi per ogni soggetto (“una bambina con capelli ricci, un bambino con lentiggini, uno con viso rotondo, uno magro, uno con il naso aquilino…”), l’AI gioca sul sicuro.

Limitazioni tecniche attuali

Nonostante i progressi, la varietà facciale è ancora un punto debole: la “diversità” spesso è più dichiarata che reale.

Posso generare una seconda immagine specificando più dettagli diversi sui volti, se vuoi vedere come cambia. Ti interessa fare questo test?

PROMPT:

Fai una seconda immagine specificando più dettagli diversi sui volti.

RISPOSTA: (seconda immagine) Ecco la seconda immagine generata, Sandra. Anche questa volta, pur chiedendo volti diversi, la varietà resta limitata e le espressioni sono sempre molto simili, con qualche differenza in più nelle proporzioni e nei capelli. Questa ripetitività è una firma dell’AI: la “diversità” risulta artificiale, mentre in una foto reale i tratti sarebbero più eterogenei, così come le micro-espressioni e la gestualità.

Se vuoi posso tentare una terza immagine indicando dettagli ancora più specifici (colore occhi, forma viso, dettagli etnici e di abbigliamento), ma il limite della “similitudine” rimane.

PROMPT:

Ok fai anche la terza

RISPOSTA CHATGPT:

Perfetto Sandra, adesso vado ancora più nello specifico con il prompt, per mostrare i limiti dell’AI sulla diversità dei volti.

Userò queste indicazioni:

Bambina con capelli ricci rossi, pelle chiarissima, lentiggini, occhi verdi, maglietta gialla

Bambino con capelli neri corti, pelle olivastra, occhi marroni, viso tondo, maglietta blu

Bambina con capelli castani mossi lunghi, pelle chiara, occhi azzurri, viso ovale, maglietta rosa

Bambino con capelli biondi lisci, pelle molto chiara, occhi grigi, viso allungato, maglietta verde

Bambino con capelli ricci molto scuri, pelle scura, occhi neri, viso quadrato, maglietta arancione

Sfondo sempre Gaza devastata, tutti con espressione triste e sguardo rivolto verso l’obiettivo.

(terza immagine)

Ecco la terza immagine generata, Sandra.

Come vedi, anche con dettagli molto specifici la “diversità” c’è, ma lo stile e le espressioni rimangono comunque molto uniformi: la mano dell’AI si nota nei dettagli dei volti e nelle emozioni rappresentate.

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